직렬형 하이브리드 자동차는 구조가 간단하고 단품들의 효율이 높기 때문에 연비성능이 우수하며, 병렬형과 비교하여 배터리, 엔진, 모터의 용량이 상대적으로 고용량인 특징을 가진다. 본 연구에서는 직렬형 하이브리드 자동차의 최적용량매칭을 통해 최적의 연비를 도출하고, 실시간 시뮬레이션 환경에서 사용될 알고리즘을 개발한다. 연구에서 진행된 용량매칭은 모터, 엔진/발전기 및 배터리를 대상으로 13개 주행 사이클에 대하여 순차적으로 이루어 졌으며, 이를 위해 Matlab 환경에서 최적화 기법인 DP(Dynamic Programming)을 사용하였다. 실시간 성능검증을 위한 차량모델은 Simulink 및 AMEsim을 기반으로 개발되었고 실시간 제어로직이 구현된 RCP(Rapid Control Proto-typing)와 연동하여 그 성능을 확인할 수 있었다.
The purpose of this study is to find analytic solution of determining the optimal capacity (lot-size) of multiproduct acyclic multistage production and inventory system to meet the finished product demand under the constraint of finite intermediate storage. Intermediate storage is a practical way to mitigate the material flow imbalance through the line of supply and demand chain. However, the cost of constructing and operating storage facilities is becoming substantial because of increasing land value, environmental and safety concern. Therefore, reasonable decision-making about the capacity of processes and storage units is an important subject for industries. The industrial solution for this subject is to use the classical economic lot sizing method, EOQ/EPQ(Economic Order Quantity/Economic Production Quantity) model, incorporated with practical experience. But EOQ/EPQ model is not suitable for the chemical plant design with highly interlinked processes and storage units because it is developed based on single product and single stage. This study overcomes the limitation of the classical lot sizing method. The superstructure of the plant consists of the network of serially and/or parallelly interlinked non-continuous processes and storage units. The processes transform a set of feedstock materials into another set of products with constant conversion factors. A novel production and inventory analysis method, PSW(Periodic Square Wave) model, is applied to describe the detail material flows among equipments. The objective function of this study is minimizing the total cost composed of setup and inventory holding cost. The advantage of PSW model comes from the fact that the model provides a set of simple analytic solutions in spite of realistic description of the material flows between processes and storage units. the resulting simple analytic solution can greatly enhance the proper and quick investment decision for the preliminary plant design problem confronted with economic situation.
This paper deals with a production-inventory model for two-stage batch production system. We propose a lot-sizing scheme which combines the integer multiple lot requirements (IMLR) policy and the integer split lot requirements (ISLR) policy. An iterative search procedure for optimal decision variables is presented and numerical examples are solved to illustrate the validity of the model. The results show that the proposed scheme outperforms the existing policies.
Many manufacturing processes involved in the fabrication and assembly of hightech components have highly variable yields that tend to complicate the production control. Under this random yield situation we develop a model to determine optimal input quantity, mean waiting time in the system and variance of waiting time in the system. An example which considers beta distribution as a yield distribution is given.
In recent years, integration of new distributed generation (DG) technology in distribution networks has become one of the major management concerns for professional engineers. This paper presents a dynamic methodology of optimal allocation and sizing of DG units for a given practical distribution network, so that the cost of active power can be minimized. The approach proposed is based on a combined Genetic/Fuzzy Rules. The genetic algorithm generates and optimizes combinations of distributed power generation for integration into the network in order to minimize power losses, and in second step simple fuzzy rules designs based upon practical expertise rules to control the reactive power of a multi dynamic shunt FACTS Compensator (SVC, STATCOM) in order to improve the system loadability. This proposed approach is implemented with the Matlab program and is applied to small case studies, IEEE 25-Bus and IEEE 30-Bus. The results obtained confirm the effectiveness in sizing and integration of an assigned number of DG units.
This paper addresses the effects of an imperfect production process on the optimal production quantity and quality inspection policies. The system is assumed to deteriorate during the production process. The result are either the production of a number of defective items or the breakdown of the production meachine. A simple rule has been suggested to determine whether multiple quality in spection is workth or not. Furthermore, when multiple inspection policy is adopted, the optimal in spection schedule is shown to be equally spaced throughout the production cycle. Exact solution and approximation of the optimal production quantity and approximation of the optimal number of inspection are provided. Finally , to better understand the model of this paper, comparisons between this model and classical EMQ model are provided.
기존의 중앙집중식 발전의 탈피와 에너지 전환 및 환경문제 인식에 의해 신재생에너지 기반의 분산발전시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 에너지저장장치로 납축전지를 사용하는 PV 및 WT 기반의 분산발전시스템을 모사하여 최적용량을 선정하였다. 기존 발전원으로 CHP를 채택하였으며 시스템의 최적용량은 기존발전원의 운전상황(전부하/부분부하)에 따라 MOGA를 통해 도출하였다. 또한 동일한 배터리 용량에서 배터리 충전방식이 달라지면 배터리의 수명이 달라지는 것을 확인하였다. 따라서 경제적이고 안정적인 전력수급을 위해서는 배터리 충전방식을 고려한 분산발전시스템의 용량선정이 수행되어야 한다.
The paper proposes an optimal sizing method of a customer's battery energy storage system (BESS) which aims at managing the electricity demand of the customer to minimize electricity cost under the time of use(TOU) pricing. Peak load limit of the customer and charging and discharging schedules of the BESS are optimized on annual basis to minimize annual electricity cost, which consists of peak load related basic cost and actual usage cost. The optimal scheduling is used to assess the maximum cost savings for all sets of candidate capacities of BESS. An optimal size of BESS is determined from the cost saving curves via capacity of BESS. Case study uses real data from an apartment-type factory customer and shows how the proposed method can be employed to optimally design the size of BESS for customer demand management.
This paper describes a design strategy at conceptual design stage using RETScreen software tool for building application of renewable energy resources. Currently, government and public buildings are required to adopt renewable energy systems with a minimum requirement for the amount of renewable energy supply. Meanwhile, there is a certificate program for private office buildings to enhance propagation of renewable energy systems. When considering application of renewable energy systems to a building, it is worthwhile developing a method to determine optimal design sizes of renewable energy systems. In the paper, a design strategy is introduced with a couple of case studies to determine optimal capacities of each renewable energy system in a building and suggest to use the method to evaluate the system for the building certificate program and the mandatory renewable target program. Objective functions considered in the study are initial system cost and reduction of CO2 emissions from the system. In the optimization study, it is assumed that solar thermal collectors are installed to satisfy solar fraction of 60%. Other renewable energy systems such as ground-source heat pump, solar PV and non-renewable systems such as electric chiller and gas-fired boiler are sized using an optimal sizing method with RETScreen suggested the authors previously.
Due to increasing awareness on the treatment of end-of-use/life products, disassembly has been a fast-growing research area of interest for many researchers over recent decades. This paper introduces a novel lot-sizing problem that has not been studied in the literature, which is the service-parts lot-sizing with disassembly option. The disassembly option implies that the demands of service parts can be fulfilled by newly manufactured parts, but also by disassembled parts. The disassembled parts are the ones recovered after the disassembly of end-of-use/life products. The objective of the considered problem is to maximize the total profit, i.e., the revenue of selling the service parts minus the total cost of the fixed setup, production, disassembly, inventory holding, and disposal over a planning horizon. This paper proves that the single-period version of the considered problem is NP-hard and suggests a heuristic by combining a simulated annealing algorithm and a linear-programming relaxation. Computational experiment results show that the heuristic generates near-optimal solutions within reasonable computation time, which implies that the heuristic is a viable optimization tool for the service parts inventory management. In addition, sensitivity analyses indicate that deciding an appropriate price of disassembled parts and an appropriate collection amount of EOLs are very important for sustainable service parts systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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